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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-02 16:20 ［フェロー記念講演］連想記憶モデルの電子透かしモデルへの応用 ○川村正樹（山口大）  EMM2023-93 |
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| 抄録 | （和） | 我々は連想電子透かし法と呼ばれる連想記憶モデルを基にしたゼロ電子透かし法を拡張した手法を提案し た。提案手法は相互想起モデルと自己想起モデルで構成される。本稿では、リカレント・ニューラルネットワークが、 階層型ニューラルネットワークと同様に役立つことを示す。また、連想記憶モデルおけるパターンの想起の原理を説 明し、劣化したパターンから記憶したパターンを想起可能であることを示す。これにより、連想記憶モデルが誤り訂 正能力を持っていることを明らかにする。この機能を応用し、ゼロ電子透かし法を連想記憶モデルで構成する着想に 至った経緯を述べる。さらに、連想記憶モデルは統計神経力学で解析可能である。連想電子透かし法の巨視的状態方程式から得られた想起過程と引き込み領域を示し、理論と計算機シミュレーションの結果が良く一致することを示す。 |
| （英） | We proposed a new method called the associative watermarking method, which is an extension of the zero-watermarking method based on associative memory models. The proposed method consists of a heteroassociative model and an auto-associative model. In this paper, we show that the recurrent neural networks are as useful as the layered neural networks. We also explain the principle of pattern retrieval in the associative memory model, and show that it is possible to retrieve a memorized pattern from a degraded pattern. Thus, we show that the associative memory models have the ability to correct errors. By applying this function, we describe an idea to construct a zero watermarking method based on the associative memory models. Furthermore, the associative memory models can be analyzed by statistical neurodynamics. We show the retrieval process and the basin of attraction obtained from its macroscopic state equations. As a result, the results of theory and computer simulations are in good agreement. | |
| キーワード | （和） | 連想記憶モデル / ゼロ電子透かし法 / リカレント・ニューラルネットワーク / 統計神経力学 / / / / |
| （英） | associative momory model / zero-watermarking method / recurrent neural networks / statistical neurodynamics / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 407, EMM2023-93, pp. 23-27, 2024年3月. | |
| 資料番号 | EMM2023-93 | |
| 発行日 | 2024-02-24 (EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMM2023-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2024-03-02 - 2024-03-03 |
| 開催地（和） | 1日目：済州テクノパーク 2日目：済州経済通商振興院 |
| 開催地（英） | Day1:JEJU TECHNOPARK, Day2:JEJU Business Agency |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2024-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 連想記憶モデルの電子透かしモデルへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of associative memory models to watermarking models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 連想記憶モデル / associative momory model |
| キーワード(2)（和/英） | ゼロ電子透かし法 / zero-watermarking method |
| キーワード(3)（和/英） | リカレント・ニューラルネットワーク / recurrent neural networks |
| キーワード(4)（和/英） | 統計神経力学 / statistical neurodynamics |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川村 正樹 / Masaki Kawamura / カワムラ マサキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-02 16:20:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2023-93 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.407 |
| ページ範囲 | pp.23-27 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-02-24 (EMM) |
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